广告投放算法：政治信息的隐藏仲裁者

政治竞选活动正越来越多地转向数字广告以触达选民。这些平台使广告主能够极其精准地向平台用户定向投放信息，包括通过推断这些用户的政治派别。然而，先前工作表明，平台的广告投放算法可在这些目标受众中有选择地投放广告，导致沿种族和性别线的 demographic（人口统计）偏斜，且往往广告主并不知情。在本研究中，我们调查 Facebook 的广告投放算法对政治广告的影响。我们在 Facebook 上投放一系列政治广告，并测量 Facebook 如何根据广告内容（例如所呈现的政治观点）和定向标准将这些广告投放给不同群体。我们发现 Facebook 的广告投放算法基于用户与广告内容推断出的政治一致性有效区分了触达用户的代价，抑制了政治竞选活动触达具有多元政治观点选民的能力。当广告主使用小预算时该效应最为尖锐，因为 Facebook 的投放算法倾向于优先投放给据 Facebook 估计最相关的用户。我们的发现指出了广告平台在政治两极分化和制造信息过滤气泡中的潜在作用。此外，一些大型广告平台最近已改变政策以限制向政治竞选活动提供的定向工具；我们的发现表明，若目标是确保政治广告展示给具有多元政治观点的用户，此类改革将是不够的。我们的发现为要求对政治广告生态系统进行更有意义的公共透明度的呼吁增添了紧迫性。